from PIL import Image
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sys, os
import time
from collections import defaultdict
# pytesseract 安装参照 https://blog.csdn.net/showgea/article/details/82656515
import pytesseract
import json


#存储位置
dir = './'

# status = {
#     "-2" : "用户名密码不正确！",
#     "-1" : "登录失败，账号不存在！",
#     1  : "OK",
#     2  : "您的密码已到期，请修改密码！",
#     3  : "验证码输入错误！",
#     4  : "强制修改密码",
#     51 : "登录失败！系统要求绑定IP地址登录，请绑定IP地址！",
#     52 : "登录失败！您的登录IP与您绑定的IP不符！",
#     6  : "动态密码不正确，请点击获取!",
#     7  : "动态密码不正确，请重新输入!",
#     8  : "当前人员必须通过统一认证系统登录！",
#     9  : "有多个部门需选择一个",
#     10 : "您已经被选为试运行发布测试用户，系统将自动跳转到试运行服务器，请重新输入密码登录!",
#     11 : "密码不能再错一次，否则被锁定!",
#     12 : "输入密码错误次数"+3+"次被锁!解锁请联系管理员！",
#     13 : "您登陆的IP地址已经被限制登陆，请联系管理员解除限制！",
#     14 : "登录账号的领导类型为空，无法登录，请联系管理员配置领导类型!"
# }




# 获取图片中像素点数量最多的像素
def get_threshold(image):
    pixel_dict = defaultdict(int)

    # 像素及该像素出现次数的字典
    rows, cols = image.size
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            pixel = image.getpixel((i, j))
            pixel_dict[pixel] += 1

    count_max = max(pixel_dict.values()) # 获取像素出现出多的次数
    pixel_dict_reverse = {v:k for k,v in pixel_dict.items()}
    threshold = pixel_dict_reverse[count_max] # 获取出现次数最多的像素点

    return threshold

# 按照阈值进行二值化处理
# threshold: 像素阈值
def get_bin_table(threshold):
    # 获取灰度转二值的映射table
    table = []
    for i in range(256):
        rate = 0.1 # 在threshold的适当范围内进行处理
        if threshold*(1-rate)<= i <= threshold*(1+rate):
            table.append(1)
        else:
            table.append(0)
    return table

# 去掉二值化处理后的图片中的噪声点
def cut_noise(image):

    rows, cols = image.size # 图片的宽度和高度
    change_pos = [] # 记录噪声点位置

    # 遍历图片中的每个点，除掉边缘
    for i in range(1, rows-1):
        for j in range(1, cols-1):
            # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量
            pixel_set = []
            # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格
            for m in range(i-1, i+2):
                for n in range(j-1, j+2):
                    if image.getpixel((m, n)) != 1: # 1为白色,0位黑色
                        pixel_set.append(image.getpixel((m, n)))

            # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4，则判断为噪声
            if len(pixel_set) <= 4:
                change_pos.append((i,j))

    # 对相应位置进行像素修改，将噪声处的像素置为1（白色）
    for pos in change_pos:
        image.putpixel(pos, 1)

    return image # 返回修改后的图片

# 识别图片中的数字加字母
# 传入参数为图片路径，返回结果为：识别结果
def OCR_lmj(img_path):

    image = Image.open(img_path) # 打开图片文件
    imgry = image.convert('L')  # 转化为灰度图

    # 获取图片中的出现次数最多的像素，即为该图片的背景
    max_pixel = get_threshold(imgry)

    # 将图片进行二值化处理
    table = get_bin_table(threshold=max_pixel)
    out = imgry.point(table, '1')

    # 去掉图片中的噪声（孤立点）
    out = cut_noise(out)

    # out.show()


    # 仅识别图片中的数字
    text = pytesseract.image_to_string(out, config='digits')
    # 识别图片中的数字和字母
    # text = pytesseract.image_to_string(out)

    # 去掉识别结果中的特殊字符
    exclude_char_list = ' .:\\|\'\"?![],()~@#$%^&*_+-={};<>/¥'
    text = ''.join([x for x in text if x not in exclude_char_list])
    #print(text)

    return text


#爬取图片
def image2local(sess, url, title, name):
    # title = title.split('(')[0]
    if not os.path.exists(dir + title):
        os.mkdir(dir + title)
    try:
        image = sess.get(url)
    except:
        return False, "获取图片错误"
    # print(image.content+)
    with open(dir + title + '/{0}.jpg'.format(name),'wb') as f:
        f.write(image.content)
        f.close()
    return True, dir + title + '/{0}.jpg'.format(name)

def login_post(url, name, pwd):

    headers = {
        'User-Agent': 'python-requests/2.22.0', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Accept': '*/*',
        'Connection': 'keep-alive'
    }

    # 用session保存登录信息，在网站访问期间。
    session = requests.session()
    

    t = str(int(time.time()))

    # 验证码url
    pic_url = "http://180.153.49.216:9000/servlet/ValidateCodeServlet?d=" + t
    
    stauts, resstr = image2local(session, pic_url, "download", t)
    
    # 验证码下载成功
    if stauts:

        print("验证码图片为：%s" % resstr)
        
        ''' 打开图片 '''
        # img = Image.open(resstr)
        # # gray_img = img.convert('L')
        # gray_img.show()

        ''' 打开图片 '''
        text = OCR_lmj(resstr).strip()

        print("验证码识别出的数字为：%s" % text)

        post_data = {
            "loginName": name,
            "password": pwd,
            "picCode": text
        }

        login_res = session.post(url, data=post_data, headers=headers)
        
        # 输出登录状态
        print("http状态码：%s " % login_res.status_code)

        login_res = json.loads(login_res.text)

        if int(login_res["status"]) == 1:
            
            print("登录成功")
            return session

        else:
            print("登录失败")


    else:
        print("验证码下载失败")
    
    return None

if __name__ == '__main__':
    
    # 登录url
    
    url = "http://180.153.49.216:9000/jf/login/checkLogin"
    
    login_post(url=url,name="dw.rj.huangdingcheng", pwd="1qaz@WSX")



